AI先驱的DeepSeek揭幕：揭开了真正的开发成本
DeepSeek的廉价AI模型令人惊讶地挑战了行业规范。该公司声称，仅使用2048 GPU，培训了其强大的DeepSeek V3神经网络，仅使用2048 GPU，大大削弱了竞争对手。但是，这个数字具有误导性。
图像：ensigame.com
DeepSeek V3利用创新技术：多token预测（MTP)，以提高准确性和效率； 专家（MOE)的混合物，利用256个神经网络，加速培训并提高绩效； 多头的潜在注意力（MLA)专注于关键句子元素，从而最大程度地减少信息丢失。
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与最初的主张相反，半分析显示，DeepSeek的实际基础设施涉及大约50,000个NVIDIA HOPPER GPU，总投资约为16亿美元，运营成本为9.44亿美元。这项巨额投资，加上其研究人员的高薪（每年超过130万美元)，与低培训成本的叙述相矛盾。
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DeepSeek的独特结构是高飞行对冲基金的子公司，允许直接拥有数据中心和自筹资金，促进敏捷性和快速创新。这与依赖云计算的竞争对手形成鲜明对比。这笔600万美元的数字仅反映了培训前的GPU成本，不包括研究，改进，数据处理和基础架构。 DeepSeek对AI开发的总投资超过了5亿美元。
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虽然DeepSeek的成功展示了一家资金充足的独立AI公司的潜力，但“革命预算”主张是过分简化的。他们的竞争优势源于大量投资，技术突破和高技能的团队。但是，即使有这些巨大的费用，DeepSeek的成本仍然比其竞争对手的费用要低得多，而先前的模型培训成本为500万美元（R1)，而Chatgpt的1亿美元（ChatGPT4O)。
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